P-tuning V2不是一个新东西,它是Deep Prompt Tuning (Li and Liang,2021;Qin and Eisner,2021)的一个优化和适应实现。与深度提示调整类似,P-tuning v2被设计用于生成和知识探索,但最重要的改进之一是将连续提示应用于预训练模型的每个层,而不仅仅是输入层。 通过增加连续提示的容量,并针对各种设置(特别是针对小...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
代码: github.com/THUDM/P-tuni 一、简介二、准备工作--- 2.1 NLU的任务--- 2.2 提示优化三、P-Tuning v2--- 3.1 缺少普遍性--- 3.2 深度提示优化--- 3.3 优化和实施四、实验--- 4.1 设置--- 4.2 P-tuning v2: 不同规模--- 4.3 P-tuning v2: 跨越任务--- 4.4 消融研究五、相关工作六、总结...
使用finetune_demo中的代码进行ptuning-v2微调后,调用微调结果inference,报错:File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/peft/mapping.py", line 169, in inject_adapter_in_model raise ValueError("create_and_replacedoes not support prompt learning and adaption prompt yet.") Who can help? / ...
12 高效微调方法4:P-Tuning v2是大模型干货教程看这一个就够了~2023年全网最硬核最全面的大模型公开课|大模型微调 | ChatGLM | LangChain的第12集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
2.代码执行流程 (1)P-tuning-v2/run.py 根据task_name=="qa"选择tasks.qa.get_trainer 根据get_trainer得到trainer,然后训练、评估和预测 (2)P-tuning-v2/tasks/qa/get_trainer.py 得到config、tokenizer、model、squad数据集、QuestionAnsweringTrainer对象trainer ...
四、代码 GitHub - THUDM/P-tuning-v2: An optimized deep prompt tuning strategy comparable to fine...
基于作者的优化与实现细节，P-tuning v2能够实现与Fine-tuning相媲美的性能，显著扩大了其适用范围。值得注意的是，相较于Prefix tuning，P-tuning v2更侧重于提升对NLU任务的适应性。在代码层面，P-tuning v2的核心在于巧妙地利用`past_key_value`参数，实现连续prompt的融入。通过在`RobertaPrefixFor...
2.代码执行流程 (1)P-tuning-v2/run.py 根据task_name=="qa"选择tasks.qa.get_trainer 根据get_trainer得到trainer,然后训练、评估和预测 (2)P-tuning-v2/tasks/qa/get_trainer.py 得到config、tokenizer、model、squad数据集、QuestionAnsweringTrainer对象trainer ...